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知能コンピューティングの研究開発
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業務案内

  • 01知能コンピューティングの研究開発
    知能コンピューティング
    の研究開発
  • 02学術研究用ソフトウェアの開発
    学術研究用
    ソフトウェアの開発
  • 03ソフトウェア最新技術の調査・講習
    ソフトウェア最新技術
    の調査・講習
  • 04ITコンサルティング
    ITコンサルティング

業務内容を詳しく見る

サービス

  • 論文内容実装

    論文内容実装

    ご指定の論文の内容をソフトウェアとして実装します。

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  • アルゴリズム実装

    アルゴリズム実装

    ご指定のアルゴリズムをご希望の通りにモジュール化や API 化します。

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  • 簡易ツール作成

    簡易ツール作成

    数値解析や統計処理を行うためのシンプルなアプリケーションを低価格で作成します。

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  • 研究用ソフトウェア開発

    研究用ソフトウェア開発

    研究に必要となる学術的なソフトウェアの開発をいたします。既存ソフトウェアの高速化や、機能追加等も承ります。

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  • 研究業務の受託

    研究業務の受託

    研究に関わる論文調査、必要なシステムの開発、検証、報告書作成など、研究の一部を請負います。

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  • 神経科学分野向け

    神経科学分野向け

    神経科学分野を対象とした研究者様一人ひとりのご要望に沿ったソフトウェアを開発いたします。

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  • 解析作業自動化

    解析作業自動化

    RPA (Robotic Process Automation) 技術を用いた効率的な解析を実現します。

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業務事例

  • 顔画像認識システムのアルゴリズム開発

    実環境に設置されたカメラを利用する顔認識システムのアルゴリズム開発を行いました。

    顔認識システムには、おおまかに「照合判定」「識別判定」の二種類の利用形態があります。「照合判定」は、ドアの入退室管理システムなどで、利用者が本人確認を要求する場合に利用されます。一方、「識別判定」は、往来監視システムなどで、不特定人物の身元を候補リストから推定する場合に利用されます。

    識別判定結果は、不特定人物の顔画像と候補リストの顔画像の照合判定結果に基づいて算出されます。識別判定は一般に照合判定よりも難しいと言われており、たとえば、個人ごとの照合判定スコアのばらつきや外乱による顔特徴変化のため、識別判定結果では候補人物本人の棄却や人物誤認識などの問題が発生します。

    この業務では、識別判定精度を高めるため、照合判定スコアを正規化する識別アルゴリズムを C++ で実装しました。また、外乱に強い学習データや画像処理パラメータを選出するチューニングツールを MATLAB を用いて実装しました。

    開発環境・技術分野

    • バイオメトリクス
    • 画像処理
    • パターン認識
    • 統計解析
    • MATLAB
    • C++
    顔画像認識システムのアルゴリズム開発
  • 少数データに基づく顔識別手法の開発

    深層学習による顔認識においては、大量のラベル付き訓練データが必要になることが多く、その場合には多くのコストを要します。この問題を克服するため、本業務では少ないサンプルで顔識別を行う手法を開発しました。

    この手法は既存のラベル付きデータに基づいてディープネットワークの事前学習を行い、そこで得られた特徴量抽出部分を、認識対象とする人物のラベルが与えられているデータに対するディープネットワークに転移します。
    この手法により、少数のデータにおいても高い識別率を実現できることが確認できました。

    開発には Python と深層学習のライブラリである Caffe を使用しました。ディープネットワークの訓練に非常に時間がかかるため、 AWS で複数の GPU インスタンスを起動し、複数のネットワーク構造に対する識別精度の評価を並列に行いました。

    開発環境・技術分野

    • Python
    • 深層学習
    • fine-tuning
    • 畳み込みネットワーク
    • Caffe
    • AWS
    • GPGPU
    少数データに基づく顔識別手法の開発のイメージ図
  • 高解像度フィルムスキャナ制御システムの開発

    航空写真の大判フィルムを最大6.2μmの分解能でスキャンし、デジタルデータ化することができる高解像度フィルムスキャナを制御するシステムです。

    高解像度フィルムスキャナは、XY 軸が駆動するテーブルと、テーブルに搭載されたラインセンサで構成されています。大判フィルムの幅は、ラインセンサが撮影可能な幅の約4倍あるため、1回のスキャンではフィルム全体をデジタルデータ化することができません。そこで、本システムはフィルム全体を4エリアに分けてスキャンし、各エリアの位置合わせを行って1枚の画像へ結合します。駆動系の精度の限界で合わせ目が目立つ場合は、画像処理によって補正します。

    また、フィルム1枚あたりのスキャン速度を高速化するため、本システムはマルチコア CPU を活用して並列処理を行います。

    開発環境・技術分野

    • 画像処理
    • C++/CLI
    • C#
    • シリアル通信
    • CameraLink
    • モータ制御
    • ラインセンサ
    • 並列処理
    高解像度フィルムスキャナ制御システムのGUI

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技術者紹介

  • 倉谷 智尋 (くらや ちひろ)
    倉谷 智尋くらや ちひろ
    【得意分野】
    • 統計解析
    • 時系列解析
    • 信号処理
    • 音声処理
    【アピールポイント】

    知能コンピューティングを基盤にした先進技術を生み出すべく、数理理論とシステム開発の技能を日々磨いております。多くの研究者たちが集まり、皆が仲良く楽しく元気よく研究開発ができる企業を作りたいと考えています。

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  • 岡田 公太郎 (おかだ こうたろう)
    岡田 公太郎おかだ こうたろう
    【得意分野】
    • 信号フィルタリング
    • クラスタリング解析
    • 多変量解析
    • 周波数解析
    • 数値解析
    • シミュレーション
    • 神経生理学分野の情報解析
    【アピールポイント】

    信号の情報処理技術がアピールポイントです。特に埋もれている情報を各種技術を用い抽出することが得意です。

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  • 吉元 英一 (よしもと えいいち)
    吉元 英一よしもと えいいち
    【得意分野】
    • シミュレーション
    • 画像解析
    • アルゴリズム並列化
    • バイオインフォマティクス
    【アピールポイント】

    バイオ系のシミュレーションや画像解析、バイオインフォマティクスを中心に研究開発を行っているエンジニアです。実験系の経験を活かしたソフトウェア開発を目指しています。

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技術者一覧を見る

製品情報

  • SparseTaro スパース構造推定ソフトウェア

    SparseTaroスパース構造推定ソフトウェア

    スパース構造推定により高速に偏相関分析を行い相関関係を可視化します。神経科学分野のコネクトーム解析などにお役立てください。

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  • ParallelTaro for Brain 脳研究データ管理・解析システム

    ParallelTaro for Brain脳研究データ管理・解析システム

    脳研究で扱う膨大な実験・計測データの管理や、データ解析の自動化、高速化にお役立てください。

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  • StackTaro 三次元画像解析ソフトウェア

    StackTaro三次元画像解析ソフトウェア

    画像スタックを解析し、自動計数と可視化を行います。共焦点顕微鏡画像などの解析にお役立てください。

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  • SpikeTaro スパイクソーティング ソフトウェア

    SpikeTaroスパイクソーティング ソフトウェア

    神経信号の集合電位からスパイク信号を分離してクラスタ化。神経生理の研究を劇的に効率化します!

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  • ABDigitizer 行動実験映像解析ソフトウェア

    ABDigitizer行動実験映像解析ソフトウェア

    行動実験のビデオ映像から位置情報を自動抽出、軌跡グラフ/ヒートマップを簡単作成。もう手作業はいらない!

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  • NGS Metagenomics AOI メタゲノム解析ソフトウェア

    NGS Metagenomics AOIメタゲノム解析ソフトウェア

    次世代シーケンサ対応、超高速メタゲノム解析。豊富なビジュアル機能で微生物研究などに威力を発揮します! (リリース予定)

最新ニュース

2020/03/20
論文の再現情報を共有する Web サイト SciGen.Report のロゴ

学術論文の再現情報を共有する Web サイト SciGen.Report ベータ版を公開いたしました。

2020/02/14
知能情報システムの橋田泰彦

第2回 AI・IoT・ロボット導入による生産性向上支援セミナーにて、弊社の橋田 (研究開発部) が「ものづくりにおける AI の導入事例」を講演いたしました。

2019/12/16

量子情報修士研究員を採用しました。

2019/11/12
Matching HUB Kanazawa 2019にて知能情報システムの研究開発支援サービスの紹介や、業務事例等の展示を行いました。

北陸発の産学官金連携マッチングイベント Matching HUB Kanazawa 2019 (石川) に出展し、弊社の研究開発支援サービスの紹介や業務事例等の展示を行いました。

2019/04/01

博士 (理学) 研究員を採用しました。

2019/04/01

農学系修士研究員を採用しました。

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採用情報

当社は、知能コンピューティングに関わる受託研究開発および学術研究用ソフトウェアの受託開発を主な業務とし、全国の大学や研究機関・企業の研究所から様々な分野の研究開発、知能コンピューティングを用いた独創的なソフトウェア製品や、学術知識を活かした専門性の高いソフトウェア製品を開発しています。

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